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Computer Vision: Algorithms and Applications explores the variety of techniques commonly used to analyze and interpret images. It also describes challenging real-world applications where vision is being successfully used, both for specialized applications such as medical imaging, and for fun, consumer-level tasks such as image editing and stitching, which students can apply to their own personal photos and videos. More than just a source of “recipes,” this exceptionally authoritative and comprehensive textbook/reference also takes a scientific approach to basic vision problems, formulating physical models of the imaging process before inverting them to produce descriptions of a scene. These problems are also analyzed using statistical models and solved using rigorous engineering techniques. Topics and features: structured to support active curricula and project-oriented courses, with tips in the Introduction for using the book in a variety of customized courses; presents exercises at the end of each chapter with a heavy emphasis on testing algorithms and containing numerous suggestions for small mid-term projects; provides additional material and more detailed mathematical topics in the Appendices, which cover linear algebra, numerical techniques, and Bayesian estimation theory; suggests additional reading at the end of each chapter, including the latest research in each sub-field, in addition to a full Bibliography at the end of the book; supplies supplementary course material for students at the associated website, http://szeliski.org/Book/. Suitable for an upper-level undergraduate or graduate-level course in computer science or engineering, this textbook focuses on basic techniques that work under real-world conditions and encourages students to push their creative boundaries. Its design and exposition also make it eminently suitable as a unique reference to the fundamental techniques and current research literature in computer vision.
Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.
Bildverstehen, Bilder und die ihnen zugrundeliegenden Szenen mit den darin vorkommenden Objekten verstehen und beschreiben, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - ‘Computer Vision’. Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen Systems auch die nötigen Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und aus künstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die schrittweise Entwicklung eines neuen Systemmodells für Bildverstehen, anhand dessen verschiedene "Abstraktionsebenen" des maschinellen Sehens, wie Segmentation, Gruppierung auf Aufbau einer Szenenbeschreibung besprochen werden. Das Buch bietet außerdem einen Überblick über gegenwärtige Trends in der Forschung sowie eine sehr aktuelle und ausführliche Bibliographie dieses Fachgebietes. Es liegt hiermit erstmalig eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes vor.
Im Buch „Computergrafik und Bildverarbeitung“ finden Sie alles, was Sie für Studium und Praxis über Generierung und Verarbeitung von digitalen Bildern wissen möchten und wie Sie es anwenden. Das erfolgreiche didaktische Konzept wurde weiterentwickelt und liegt ab dieser dritten Auflage in zwei Teilen vor. „Computergrafik und Bildverarbeitung“ Band II führt den Leser durch die digitale Bildverarbeitung, die mit Ihren Verfahren die Grundlagen für praktische Anwendungen von bildauswertenden und bildgenerierenden Systemen in vielen Bereichen bildet.
Dieses Buch gibt einen systematischen Überblick über moderne Methoden der medizinischen Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung, die für die Entwicklung und den Einsatz medizinischer Bildverarbeitungssysteme von Bedeutung sind. Es wird eine integrierte Darstellung praxisrelevanter Verfahren der Mustererkennung, Bildverarbeitung und Computergraphik gegeben und ihre Anwendung anhand einer Vielzahl medizinischer Beispiele illustriert.

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